面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法，包括以下步骤：每个时隙用户在匹配准备阶段产生待卸载任务并更新队列，广播发送消息请求获得节点状态，并根据获得的节点状态信息决定该时隙待匹配任务与可匹配节点；用户在匹配阶段等待任务与节点完成匹配；用户将任务卸载至匹配的节点；由用户决定是否进入匹配阶段；对节点计算偏好序列并对节点发起匹配请求，直至一个等待时延内没有任务的请求被拒绝，则匹配阶段结束；成功匹配的任务被卸载至匹配的节点；节点更新任务队列，在收到用户的请求后回复自身的状态信息，节点在匹配结果执行阶段接收用户卸载的任务并按照资源调度策略函数完成节点内资源调度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法


[0001]本专利技术涉及移动边缘计算、匹配博弈、资源调度与负载均衡方法，具体涉及一种面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法。

技术介绍

[0002]随着5G商用时代和物联网时代正式到来，海量的终端设备伴随着异构网络的涌入，一系列具有计算密集、延迟敏感、能耗较大特征的新型应用不断涌现。这些应用数据量大、对延迟的要求高，需要消耗大量的计算资源与能量。终端设备受物理尺寸的约束，其自身的计算能力和电池容量有限，无法满足应用程序地需求，同时面对5G+物联网爆炸式增长的终端设备，传统的集中式云计算已经不能满足用户低时延，低能耗、高可靠性的任务需求。分布式的移动边缘计算快速兴起。
[0003]在传统的移动边缘计算负载均衡中，往往需要一个集中角色进行全局资源调度，这并不符合移动边缘计算分布式的特点；同时由于用户之间会竞争资源，不合理的资源调度和负载均衡策略会导致系统资源利用率下降、任务等待时延较长、服务质量下降等问题。Wang和Zhang提出一种考虑睡眠机制的基于李雅普诺夫算法的同时减少能耗本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：用户层根据与节点层交互得到的节点状态信息确认进入任务层的待匹配任务和进入节点层的可匹配节点；将任务层与节点层的双边匹配，实现对移动边缘计算系统进行负载均衡，其中根据匹配的执行情况，每个时隙划分为匹配准备阶段、匹配阶段与匹配结果执行阶段。2.根据权利要求1所述的面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法，其特征在于，在匹配准备阶段，用户层的用户产生待卸载任务并更新任务队列，以广播的形式发送消息，请求获得节点状态，并根据获得的节点状态信息决定进入匹配阶段的任务；在匹配阶段，用户等待任务与节点完成匹配；在匹配结果执行阶段，用户将任务卸载至接受其匹配请求的节点。3.根据权利要求2所述的面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法，其特征在于，根据获得的节点状态信息决定任务是否进入匹配阶段，包括以下步骤：步骤一、每个任务对通信范围内所有节点计算偏好序列，每个任务向最偏好的一个的节点发起匹配请求，请求包含待匹配任务自身属性信息；步骤二、经过等待时延后，所有请求被拒绝的任务对偏好列表中最偏好的且未曾拒绝过自己的请求的一个节点发起请求；步骤三、重复步骤二直至一个等待时延内没有任务的请求被拒绝，则任务与节点形成匹配对，匹配阶段结束；在匹配执行阶段，用户设备中参与匹配的任务被卸载至接受其匹配请求的节点。4.根据权利要求2所述的面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法，其特征在于，在匹配准备阶段，节点层的节点更新待处理任务队列，在收到用户的请求后回复自身的状态信息，每个节点根据自身的状态信息确定自己此时的时隙能够接受的匹配请求的最大数量q
s
，包括以下步骤：步骤1、节点收到多个任务的匹配请求，将每一个任务转化为可行任务向量后根据资源调度策略函数得到节点对任务的偏好值，将任务按照偏好值从高到底排列，暂时保留最偏好的q
s
个请求，拒绝其他的请求；步骤2、经过等待时延后，再次收到请求的节点对新收到的所有请求同样根据资源调度策略函数计算偏好值，将步骤1中暂时保留的请求与新收到的请求一起进行偏好排序，暂时保留最偏好的q
s
个请求，拒绝其他的请求；步骤3、重复步骤2直至节点在一个等待时延中没有收到新的请求，此时节点接受之前步骤中暂时保留的全部请求，则任务与节点形成匹配对，匹配阶段结束；在匹配结果执行阶段，节点接收用户卸载的任务并按照资源调度策略函数完成节点内资源调度，即决定当前时隙开始处理的任务。5.根据权利要求1所述的面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法，其特征在于，用户在匹配准备阶段产生待卸载任务并更新任务队列过程步骤为：S501、用户产生任务：N个用户设备构成集合U＝{u1,u2,
…
,u
N
}，每个用户u
i
，1≤i≤N产生多个任务，一个任务表示为一个三元组t＝<D,R,L>，其中D是任务需要执行计算的数据量，R是处理该任务需要
的资源集合，包括CPU、Storage、RAM资源，资源需求R决定了类型，L是当该任务分配到资源后需要的处理时长，在计算任务队列的队列长度时，处理时长小于单个时隙t的任务对队列长度的贡献为1，处理时长大于单个时隙的任务对队列长度的贡献值为S502、更新用户队列：用户中待卸载任务暂存设备中并形成队列，设移动用户u
i
产生的任务种类数量为则形成个队列，每个队列内的任务按照产生的时间先后顺序排列，每个队列的长度记为S503、用户以广播形式向通信范围内节点发起请求：用户向节点发出请求，请求获得节点的状态信息，包括资源总量及队列情况信息，每个用户u
i
通过传输速率为的上行链路与节点s
j
相连接，其中为用户发射功率，σ2为高斯白噪声功率谱密度，I
jk
为其他设备噪声干扰，B
ij
为用户u
i
与移动设备s
j
之间的带宽，h
ij
(t)为用户u
i
到节点的时变函数；S504、用户根据节点状态和自身队列情况决定参与匹配的任务与可匹配节点：令为长度为的数组，数组中元素代表第k个队列会进入匹配阶段的任务数量，称为每个队列的限额；信道传输速率低于阈值Rate
Th
的边缘计算节点视为不可接受的匹配对象，则所有可接受的边缘计算节点数量之和为若值大于待卸载任务总数，则该用户设备中所有任务均可进入匹配阶段；若值小于则按照Len
k
从高到低排列，其中Len
k
表示第k条任务队列的长度，前个队列各获得一个限额；用Q
k
表示第k个队列的优先值，若值大于则先给每个队列一个限额，然后计算每个缓冲队列的对Q
k
从高到低排序，给Q最大的队列分配一个限额并重新计算该队列的Q值，重复分配名额和计算Q值直到限额分配完毕；S505、每个队列队头的个任务进入匹配阶段。6.根据权利要求4所述的面向异构移动边缘计算负载均衡的分层分布式匹配方法，其特征在于，节点在匹配准备阶段更新队列过程步骤为：S601、构建节点的异构任务队列模型；节点s
j
能处理V
j
种任务，待处理的V
j
类任务分别形成V
j
条队列，队列内任务按照处理时长升序排列；令为节点s
j
中第v
j
个任务队列在t时隙的长度，为在t时隙需要处理任务的总长度，和整个队列长度在t+1时隙的长度为：为：
式中，v
j
表示第v
j
个队列，为在t时隙被开始...

【专利技术属性】
技术研发人员：官权升，李瑞莛，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：